شعبية (Python وR) سواء بين علماء البيانات أو في مجتمع علوم البيانات عالية جدًا، ولكن هناك بعض المواقف التي يُفضل فيها (Java) على (Python) وهناك بعض المواقف التي يكون من المفيد فيها استخدام (Java) في علم البيانات.
فوائد استخدام لغة جافا لأغراض علوم البيانات
1- Java مفيدة في إنتاج النموذج
عندما تحتاج إلى إنشاء منتج بيانات شامل، يظهر بناء خط أنابيب البيانات في الصورة ويتم جمع البيانات من مصدر ويتم حساب الميزات بناءً على البيانات المسترجعة، ويتم تطبيق النموذج على ناقل الميزة الناتج وفي الخطوة النهائية يتم حفظ نتائج نموذج الخطوة أو دفقها إلى نظام بيئي آخر.
تُعد (Python) مناسبة تمامًا لتدريب النموذج ولكن عندما يتعلق الأمر بخدمة النموذج فأنت بحاجة إلى استخدام أدوات مختلفة وهذا هو الحال عندما تأتي (Java) للإنقاذ كما هو الحال مع (Java)، حيث يمكن تنفيذ أدوات خطوط أنابيب البيانات شائعة الاستخدام مثل: (Apache Hadoop) و(Apache Kafka) و(Apache Beam) و(Apache Flink)، وكما تتضمن (Java) نماذج بناء شامله بحيث يكون لديها مجموعة واسعة من التطبيقات.
2- تطوير نظام الكمون المنخفض باستخدام JAVA
من أجل إنتاج نموذج ما يتم عرض نموذج التعلم الآلي كنقطة نهاية، حيث توفر العديد من مكتبات (Python) مثل (Flask) هذه الوظيفة ولكن أداء هذه المكتبات لا يعمل، إذا كنت بحاجة إلى تلبية إمكانات إنتاجية كبيرة وزمن انتقال منخفض في الوقت الفعلي فإن مكتبات (Python) غير ممكنة، حيث توفر لك (Java) نظامًا بيئيًا غنيًا لتحقيق زمن انتقال منخفض وإذا كانت المتطلبات هي إنشاء متجهات ميزات للنماذج في الوقت الفعلي وتقديم التنبؤات كنقطة نهاية فإن استخدام (Java) يكون مفيدًا.
3- التوافق مع أنظمة OLTP
لمعالجة الدُفعات عادةً ما تستفيد أنظمة تخزين البيانات ومعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) من أجهزة الكمبيوتر المركزية وجافا أكثر من أي لغة أخرى تتناسب مع هذا التصميم بشكل طبيعي، حيث يمكن استخدام (Java) جنبًا إلى جنب مع برامج (COBOL) والبرامج الوسيطة.
